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📚 从零开始构建大模型

《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调（全参数/Lora）、部署国内外开源大模型（LLM）/多模态大模型（MLLM）教程

南瓜书：《机器学习》（西瓜书）公式详解

面向开发者的 LLM 入门教程，吴恩达大模型系列课程中文版

💻 Vibe Coding 101｜Your First Course For AI Product Builders.

《李宏毅深度学习教程》（李宏毅老师推荐👍，苹果书🍎），PDF下载地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

强化学习中文教程（蘑菇书🍄），在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/

本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

🔍大模型应用开发实战一：RAG 技术全栈指南，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/

AI Agent 学习路线与资料库收集

大模型基础: 一文了解大模型基础知识

推荐系统入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/fun-rec/

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pandas中文教程

《大模型白盒子构建指南》：一个全手搓的Tiny-Universe

数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统竞赛知识、代码、思路

仅需Python基础，从0构建自己的具身智能机器人；从0逐步构建VLA/OpenVLA/SmolVLA/Pi0， 深入理解具身智能

仅需Python基础，从0构建大语言模型；从0逐步构建GLM4\Llama3\RWKV6， 深入理解大模型原理

Datawhale成员整理的面经，内容包括机器学习，CV，NLP，推荐，开发等，欢迎大家star

PyTorch入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/

we want to create a repo to illustrate usage of transformers in chinese

HuggingLLM, Hugging Future.

本项目为量化开源课程，可以帮助人们快速掌握量化金融知识以及使用Python进行量化开发的能力。

📚 《Deep Agents 实战》—— LangChain 官方大使出品，基于 LangChain / LangGraph 生态，从零构建生产级 AI Agent 的完整指南

Covers pre-training data, Tokenizer, Transformer, MoE,distributed training, Scaling Laws, inference & alignment .6 progressive code assignments for full-stack LLM learning |...

动手学Ollama，CPU玩转大模型部署，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/

主要展示Datawhale的组队学习计划。

哈喽！龙虾 🙋‍♀️ Adopt from scratch and build your first claw 🦞 来领养你的第一只龙虾！

机器学习方法习题解答，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/statistical-learning-method-solutions-manual

Official SGLang x Datawhale course on LLM inference: understand inference, build a mini-sglang from scratch, then read the real SGLang source and land your first PR. Available in English and Chinese.

主要存储Datawhale组队学习中“数据挖掘/机器学习”方向的资料。

《机器学习理论导引》（宝箱书）的证明、案例、概念补充与参考文献讲解。

本项目围绕吴恩达老师在DeepLearning.AI出品的agent-skills-with-anthropic系列课程，为学习者打造中文翻译与知识整理教程。项目提供课程内容翻译、知识点梳理和示例代码解读等内容，欢迎大家Star!

动手学数据分析以项目为主线，知识点孕育其中，通过边学、边做、边引导来得到更好的学习效果

A tutorial based on MetaGPT to quickly help you understand the concept of agent and muti-agent and get started with coding development. 基于MetaGPT的多智能体入门与开发教程

Reproducing and studying RL algorithms for LLM agents, including GRPO, GSPO, DAPO, OPD, Search-R1, ReTool, ALFWorld and beyond.

本项目围绕吴恩达老师在DeepLearning.AI出品的Agentic-ai系列课程，为学习者打造中文翻译与知识整理教程。项目提供课程内容翻译、知识点梳理和示例代码解读等内容，欢迎大家Star!

A Lighting Pytorch Framework for Recommendation Models, Easy-to-use and Easy-to-extend.

🐳 LeetCode 算法笔记：面试、刷题、学算法。在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/leetcode-notes/

Follow me，从 0 到 1 掌握 SQL。

从 NLP 到 LLM 的算法全栈教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/base-llm/

《机器学习》（西瓜书）代码实战

动手学CV-Pytorch版

《数学建模导论》教程，全网最全数学建模模型与算法教程系列，带你走进数学建模的大门！

主要存储Datawhale组队学习中“自然语言处理”方向的资料。

主要存储Datawhale组队学习中“编程、数据结构与算法”方向的资料。

This is a multi agent tutorial based on the CAMEL framework, aimed at understanding how to build an Agent Society from the ground up!

LLM algorithm practice lab with theory, solutions, and test cases.《大模型算法与系统教程》面向大模型入门到进阶的算法实战教程，覆盖原理讲解、答案解析、测试用例与 CUDA/Triton 实战。

DeepSeek 系列工作解读、扩展和复现。

Personal deep learning study notes and tutorial-style notebooks

从零到一搭建一台具身智能机器人:深入强化学习、World-Model、VLA 等智能决策方法的工程落地,贯穿仿真环境、控制器、运动规划、感知系统等技能树模块,并在真实项目中跑通"决策—控制—感知"完整链路。

⚡ 适合中国宝宝的 Jev 入门教程｜手把手带你了解关于 Jev 的一切——Jupyter Notebook 轻松实验，从三种问题原语到 18 篇实战配方、语音智能家居、模型评测与本地微调，全面掌握 System One 判断模型的开发范式

本教程将全面指导你如何快速搭建自己的AI应用环境，从Docker桌面版的安装与配置开始，到本地部署Dify并自定义AI助手功能，让你轻松实现“猜病例”、“甜蜜哄人”、“新生入学指南”、“小红书读书卡片”与“面试宝典”等多种特色AI应用。并教会你从基础智能体到使用工作流，再到知识库、DeepResearch、数据库、MCP、复杂任务编排等高阶任务，由浅到深的学习掌握基于dify的大模型应用开发。

📚 《Generic Agent使用指南》——轻松上手自进化智能体，从基础调用到高级技巧全覆盖

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📚 从零开始的向量数据库原理与实践教程，在线阅读地址：https://easy-vecdb.datawhale.cc/

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Datawhale开源教程《人工智能的数学基础》

从基础学科到通用人工智能 - 跨学科知识图谱

yolo master 本课程主要对yolo系列模型进行介绍，包括各版本模型的结构，进行的改进等，旨在帮助学习者们可以了解和掌握主要yolo模型的发展脉络，以期在各自的应用领域可以进一步创新并在自己的任务上达到较好的效果。

VCED 可以通过你的文字描述来自动识别视频中相符合的片段进行视频剪辑。该项目基于跨模态搜索与向量检索技术搭建，通过前后端分离的模式，帮助你快速的接触新一代搜索技术。

模型压缩的小白入门教程，PDF下载地址 https://github.com/datawhalechina/awesome-compression/releases

主要存储Datawhale组队学习中“计算机视觉”方向的资料。

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🎉🎉🐳 Datawhale大数据处理导论教程 | 大数据技术方向的开篇课程🎉🎉

本项目是一个围绕 DeepLearning.AI 出品的 Post-Training for LLMs 系列课程，为国内学习者量身打造的中文翻译与知识整理教程。项目提供课程内容翻译、知识点梳理和示例代码等内容，旨在降低语言门槛，让更多学生、研究人员和开发者系统掌握大语言模型（LLM）后训练阶段的核心技术与实践方法。

《李宏毅生成式人工智能教程》，PDF下载地址：https://github.com/datawhalechina/leegenai-tutorial/releases

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图深度学习（葡萄书），在线阅读地址： https://datawhalechina.github.io/grape-book

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An easier PyTorch deep reinforcement learning library.

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该项目围绕 Coze 打造 AI 私人提效助理展开，整合实用 AI 工作流并做拆解，同时准备提示词手册和案例手册，旨在展示项目可行性，帮助学习者更好地理解和实操相关技能。

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从0开始学习多模态大模型，从概念、架构、训练到部署，系统搭建你的第一套 MLLM 知识体系

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一份全栈式大语言模型参考指南，用最简洁的代码帮助你端到端定义模型从零训练到工程落地的每一个细节

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《Easy Data x AI》是一门面向所有 AI 爱好者的数据与 AI 基础入门课程。通过双轨学习路径，从数据驱动视角学习构建 AI Agent。

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